流浪若相惜的专栏

1. 灰狼算法思想2. 单目标灰狼算法3. 多目标灰狼算法

本博客将详细介绍 NSGA-II算法的实现过程，对比分析约束与非约束条件下NSGA-II实现方法，另后期本博客还将添加基于偏好的 NSGA-II算法分析。本博客文章内容较长，请耐心阅读！文章目录1. 参考博客2. 源码3. 说明(1）Pareto支配关系以及Pareto等级(2）快速非支配排序(3）拥挤度计算1. 参考博客多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ（NSGA2）作者：晓风wangc...

上一篇我们讲了有关非支配遗传算法NSGA-III的非约束过程，接下来这一篇我们讲一下NSGA-III约束实现以及扩展自适应方法。同理，我们先列一下我们参考的博客、代码以及论文。文章目录参考博客参考论文参考代码NSGA-III约束实现Modifications in the Elitist Selection Operator参考博客platEMO基于参考点的非支配遗传算法-NSGA-III（一）参考论文因参考论文较多，此直接给予所有论文，请点击下载。论文中重要的部分已做了注解和标注。Y. T

序：漫漫长路，不知归期，但至少还是把小计划实现了！尽管小计划开展一路坎坷，中途也差点放弃，但是最终还是咬牙坚持，并实现了NSGA-III算法。说实话，NSGA-III算法相较NSGA-II难度增加了数倍，理解起来也相对困难，且参考的资料及代码相对较少，建议现阶段非计算机人士在无别人指引的情况下短期放弃此算法的研究（我除外????）。不禁一首名曲悬于脑海：“敢问路在何方，嗯，路在脚下了”文章目录NSGA-II不足 or NSGA-III提出目的NSGA-III原理高效的非支配排序方法（EES）NSGA-I

序在（一）中我介绍了GA、NSGA以及NSGA-II算法以及他们之间的关系，据完成（一）已经差不多10个月了，当初的愿望实现了吗，事到如今只好祭奠吗？任岁月风干了…，心中不由一首老男孩送给自己。面临毕业，最后一块还没有搞完，折腾了小半年，我又回来了，回到了最初的起点????。从头开始，未来虽不可期，但我还是得不卑不亢的继续下去，心灵鸡汤要喝，万一梦想实现了呢，况且无心插柳柳都成荫了，我还是有心地去种树呢????。废话不多说，有关NSGA-II算法的请参考第一篇文章：多目标非支配排序遗传算法-NSGA-I

转载：OMEGAXYZ注：仅作学习笔记用，版权归OMEGAXYZ所有，侵权请删交叉二进制编码交叉单点交叉单点交叉又称为简单交叉，它是指在个体编码串中只随机设置一个交叉点，然后在该点相互交换两个配体个体的部分染色体。图1为单点交叉运算的示意图。个人理解这个应该图画错了两点交叉两点交叉是指在个体编码串中随机设置了两个交叉点，然后再进行部分基因交换。两点交叉的具体操作过程是:①在相互配对的两个个体编码串中随机设置两个交叉点；②交换两个个体在所设定的两个交叉点之间的部分染色体。图2为两点交叉运算示

以优化SVM算法的参数c和g为例，对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解。完整程序和示例文件地址：http://download.youkuaiyun.com/detail/u013337691/9624866链接：http://pan.baidu.com/s/1hrCheBE 密码：4p6m————————————————版权声明：本文源码为优快云博主「Genlovy_Hoo」的原创文章，...

1、PPThttp://doc.mbalib.com/view/f0acddb7831282e43a5f45e09c723d00.html2、视频http://video.chaoxing.com/play_400006236_76163.shtml更新中。。

最近在看遗传算法,查了很多资料,所以做了如下一些总结,也希望对后面研究的人有些帮助.因为初学GA,文中自己的见解,不一定全对,感兴趣的可以一起探讨.I 简介基本概念遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，

转自：http://blog.chinaunix.net/uid-27105712-id-3886077.html  遗传算法（Genetic Algorithm）又叫基因进化算法，或进化算法。属于启发式搜索算法一种，这个算法比较有趣，并且弄明白后很简单，写个100-200行代码就可以实现。在某些场合下简单有效。本文就花一些篇幅，尽量白话方式讲解一下。       首先说一下问题。在我

遗传算法引擎――GenAlg         [cpp] view plain copy"font-size:16px;">/遗传算法  class GenAlg          {            public:            //这个容器将储存每一个个体的染色体            vec

遗传算法的有趣应用很多，诸如寻路问题，8数码问题，囚犯困境，动作控制，找圆心问题（这是一个国外网友的建议：在一个不规则的多边形 中，寻找一个包含在该多边形内的最大圆圈的圆心。），TSP问题（在以后的章节里面将做详细介绍。），生产调度问题，人工生命模拟等。直到最后看到一个非 常有趣的比喻，觉得由此引出的袋鼠跳问题（暂且这么叫它吧），既有趣直观又直达遗传算法的本质，确实非常适合作为初学者入门的例子

1．墨卡托投影正解公式算法的第一步是求出图片中心坐标点（经度，纬度）到地图坐标原点（0，0）的距离，在实践过程中，如果采用标准的球面距离计算公式，会产生误差，特别是纬度绝对值大的区域。这是因为大部分WEBGIS采用墨卡托投影，纬度绝对值越大的球面区域拉伸越长，所以需要采用墨卡托投影正解公式来计算距离，消除误差。公式中a为椭球长半轴，b为椭球短半轴，例如百度地图采用WSG84椭球体参

动态规划算法分析与探究 摘 要：动态规划是运筹学的一个分支。它是解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法。动态规划就是为了使产生决策序列在符合某种条件下达到最优。动态规划思想在各类信息学中频繁的使用，其作用越来越受到人们的重视。本文就动态规划算法进行分析与探究，从而解决实际生活中的诸多问题。 引言  算法是解决一系列问题的清晰指令，能够在有限的时间内获得所要求的输

/*  分析此问题可知，为最长子序列（LCS）问题的变形。  假设两个子序列分别是X,Y;  Xi=（x1，x2...xi），Yj=(y1,y2..yj)分别是两个子序列的前i，j个子序列  求最长子序列;   1、当xi=yj时，dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1   2、当xi！=yj时，则dp[i][j]=max（dp[i-1][j]，dp[i][j-1]

此题可以用bellman-ford算法来求解。bellman-ford算法是求解最短路径，此题是求解“最大路径”，条件与松弛条件相反，因此求的是无限松弛的最大正权路径，可以用bellman-ford算法去解题。此题中的“最大路径”其实就是求改变点数下是否有增加更新点。我们用dis[i]来表示第i种货币的钱数。我们求最大那么需将dis[i]初始话为0，再用bellman-fo